如何透過噪音看: 媒體通訊公民主義的实用指南

每天,你都翻過頭條、觀察新聞剪貼片、聽到評論,這會塑造你對世界的理解。 但你所消耗的多少是純粹的、未被揭穿的事實, 以及多少是由微妙的(或非如此微小的)偏見所塑造的。 在媒體上, 充滿了党派、公司影響力和病毒性錯誤的景象, 分辨可靠信息與觀點或旋轉已不再是可選的。 這是現代公民的核心技能。

理解媒體偏差不代表不把所有新聞當做不可信。 更何况,它要認清那些塑造新聞的勢力,以便你估量證據、質疑框架、並依據最佳資訊結論。 這部指南拓展了媒體偏差的基本原理,探究它存在的原因,並給你實際工具,讓你成為更明確的新聞使用者。

媒體比亞斯是什麼?

媒體偏見最簡單的是指記者或新聞組織以片面或偏見的方式提供資訊。 但偏見很少像記者宣佈效忠那樣顯露。 更常見的是,它以微妙的選擇來体现:哪個故事導致新聞播報,哪一個來源首先被引用,頭條是使用"聲明"而不是"說",還是完全包含或省略了哪些事實。

畢亞斯可能是有意的,由外國的政治結合或利益动机所推动的,或者是无意的,由無意识的假設、有限的看法或24小時新聞周期的压力所引發的。 認清這範圍是批判性消耗的第一步。 媒體偏見不是簡單的「偏見」和「不偏見」的二進制。 所有媒體都是由人類的決定所塑造的;目的是找出那些決定引入扭曲的地點,然后相应地校准你的信任。

對於歷史背景而言,媒體偏見的概念并不新鮮。 在美國的報紙早期,偏見性出版物是常見的,文件都和政党公开一致。 20世紀,專業新聞標準的上升强调了客观性,但21世紀媒體面貌的分化再次模糊了這些界限。 理解這段歷史有助于解釋為什麼偏見比以往更明顯,更分化。

媒體比亞斯的多面貌:更深的分类學

要有效看到偏差, 您需要一個定名您所看到的的字串。 雖然原始指南包含了選擇、框架、語言和確認偏差, 但全頻率是寬广的, 更细致的 。

選擇偏差與忽略

選取偏見會發生於一些故事被遮蓋而其他故事被忽略。 一個流傳著20個政治丑聞的故事, 但對同一政府中的重大政策成就卻沒有故事。 漏取偏見是其默默的表弟: 漏出一些會改變敘述的事實。 例如, 關於犯罪率的報告可能忽略了顯示总体長期趋势的資料。 要了解這個, 請問: 哪些故事沒有被遮掩? 報告中缺少什麼相關的細節 ?

佛拉明比亞斯

模糊的觀眾如何解釋某種事件。 相同的抗議可以被定義為「公民行使民主權」或「破壞性暴民阻擋交通 」 。 所選的詞、提供的历史背景和情緒氣息都引導觀眾做出特定的结论。 比較不同媒體對同一事件的报道,看看框架的變化。 事實可能相同, 但框架常常是對抗的。

語言偏好與載入的標籤

一個單詞的選擇可以帶來巨大的重點。 考慮一下「] 」「一個運動家辯論的「」和[」「一個抗議者喊著的「」, 或是[「政府削减开支」和[政府減少浪费」之间的区别。 裝填的語言會引起情感反應, 表示贊同或不同意。 標注的比喻( ) 更能用價值標注( 遠右方 ) 、 “ 左翼 ” 、 “ 民粹主義” 等詞描述來源, 而對對對對方的相似數字的描述卻是中立的。

確認比亞斯和回聲室效果

確認偏見不只是媒體問題, 也是一种人類认知模式。 我們往往偏愛確認我們现有信仰的資訊。 媒體利用這點來裁量報導, 以滿足觀眾的期望。 結果是回應室: 你看到消息强化了你的世界觀, 而反面信息被算法或編輯台过滤。 危險不僅是兩极分化, 而是你從未遇到過可能挑戰或完善你位置的證據 。

旋轉偏好和感性

偏見描述著對事件做出偏好解釋的做法, 這種解釋在政治、商業和運動的報導中最为普遍。 感知主義是一種關聯的形式, 即新聞被夸大、戲劇化或用雙曲語言來引人注意。 頭條條條要說「SHOCKING」或「UNBELIEVALE」, 通常會設計出點擊而不是通知。 分別於新聞與娛樂; 線線被許多媒體故意模糊。

媒體的偏好為何會存在:經濟與结构性驅動力

人們必須瞭解那些將媒體組織推向偏颇的系統性力量。

所有权和公司影响

大部分主要新聞都由大公司或有商业利益且遠超新聞業的富人所有。 由一家持有国防合同、藥品投資或化石燃料的集團所擁有的網路不太可能能對這些產業進行激烈的調查。 追隨這些錢是預測偏見模式的最可靠方法之一。 研究是誰擁有你讀的媒體,并思考擁有權如何塑造社论獨立性。

廣告收入和按鍵扭曲的經營模式

數位媒體的營利多半依赖于頁面、廣告印象和訂閱轉換。 產生強烈情感反應的內容, 包括憤怒、恐懼或惡作劇, 效果最好。 這會形成一個结构性的激励, 使編輯們喜歡引起轰動、 極化或極端的党派性報導。 關注的經濟獎勵偏見。 當你點擊偏見的頭條時, 你就會在注意力中投票, 投出更多這些內容。

政治壓力和黨的品牌

有些媒體明确把自己稱為黨派,以一個可靠的聲音來建立忠誠的觀眾,以對特定政治觀點表達自己的看法。 另一些媒體面临政治人物或宣傳團體的外部壓力,威脅抵制、诉讼或管制行動。 在日益分化的环境下,采取中立立场可以被理解为是兩方的敌意,這迫使媒體只求生存而選擇一方。

如何系统地评估新聞來源

而不是依靠「自由媒體」或「偏見媒體」等粗俗標籤,

使用媒體比亞斯圖作為起始點

包括Ad Fontes Media和AllSides等組織都建立了交互式Media Bias圖,它沿著兩條轴向評分數百個消息:政治斜度(左向右)和可靠性(從事實報導到引人誤的宣傳),但沒有一個完美的評分制度,這些圖提供了一個有用的框架來进行比较。 explare the Ad Fontes Media Bias Chart 以查看您最常用的來源。目的不是要避免所有消息源的斜度,而是要知道斜度,以便您可以解釋它。

套用五Ws 框架來檢視比方

每次你讀新聞文章,都問這五個問題:

  • 這項內容是誰創作的? 他們的認證、隶属和記錄是什麼?
  • 告訴、說服、娛樂或激動情感?
  • 文章的發行地是何方?
  • 什麼時候公布的? 信息是否是現时的, 以及時間是否暗示了一個特定的议程?
  • [ [FLT: 0] 為什麼這個框架? 為什麼偏重其他角度? 包含哪些事實? 哪些事實被略去 ?

這個框架將你的重心從被动的消费轉移到主动的審訊。

平面讀取

平面讀取是專業的事實檢查者使用的一种技術。 您不保留在您正在評估和檢查文章的細節( 垂直讀取) 上, 而是開啟新的分頁來研究來源、 內容和作者。 您將事實與有聲的數據庫相對比, 檢查其他的讀取器是否在報導相同的故事, 並尋找校正通知或翻譯。 [[FLT: 0]] Stanford的《公民在线理性》專案提供了很好的平面讀取[[[FLT: 1] 資源。 實際上, 平面讀取是您可以發展的最有效的單一項習 。

社交媒體:比亞斯放大機

社會媒體平台根本改變了新聞傳播方式,

算法與滤波器泡泡

平台算法优先排序可以最大化參與。 因為感動、 分化或情感上充電的内容會有更多點擊和分享, 算法會給你更多的資源。 隨著時間推移, 這會產生一個滤波泡: 你可以看到符合你现有喜好的内容, 而有挑戰或不同看法被有系統地隱藏。 結果是公眾觀點的扭曲和党派分歧的加深。 要突破, 要积极追蹤你不同意的來源, 并使用過算法化的搜尋工具 。

錯誤信息、 深假與合成媒體

由人工智能發表的發起帶來了新的一層偏見風險。 Deepfakes and syntheal souds 也能編造出看起來和聽起來都真實的事件。即使內容不是完全捏造的,人工智能發出的新聞文章也能嵌入他們訓練資料或反映創意的提示中微妙的偏見。沒有人工智能媒體的意識,任何確認策略都不完整。 Poynter研究所定期出版指南,以辨識人工智能發出的誤訊。 總是要仔细研究視覺證據,并对直接影響你情感期望的内容格外小心。

社會新聞的確認策略

也將在網路上分享。

  • 檢查來源描述檔。 [[FLT: 1] 是已被證實的記者、 無聊的帳號, 還是一個機器人? 看看是否傳出歷史和追蹤者的真實性 。
  • 使用反向影像搜尋。 [[FLT: 1] 如果影像似乎可疑, 上傳到 Google 影像或 TinEye , 查看是否被用在上下文之外 。
  • 社群媒體頭條常常會引人誤解或與連結的實際內容無關。
  • 使用實驗工具. Snopes, FactCheck.org等網站, 美聯社的實驗團隊可以幫助驗證病毒的申述.

建立长期重要思考工具箱

發展媒體素养不是一次性的, 而是一套習慣,

先認出自己的比賽斯

最難發現的偏見是你自己。 我們都有認知的盲點: 我們更可能接受那些會讓我們團體感到滿足的證據, 更可能拒絕那些會威脅我們世界觀的證據。 在你標記新聞故事有偏見之前, 暫停並問自己: 如果這項報導是我支持的題目, 我是否會有同樣的感覺? 如果答案是否定的, 你可能會遇到有動於人的推理。 保留一系列你感到最強烈的情感反應的題目, 這些就是你們最警惕的偏見。

制定搜尋标准

并非所有事實都建立平等。 教訓自己如何分別原始證據( 原始文件、 數據集、 直接證詞) 和二次解釋( 註解 、 分析 、 意見 ) 。 當文章提出強烈的聲明時, 追蹤到原始來源。 如果文章未提供可查證的連結或引言, 請將這項聲明當作無證。 可信的新聞報導是關於其信息來源的透明化的。 這叫做 [[FLT: 0] 源透明化[FLT: 1], 這是值得信任的報導的標誌 。

使您的媒體饮食多样化

只能從一兩個網站上取得消息, 尤其是如果他們有黨派結合, 就能保證一個狭义的觀點。 建立一個讀取清單, 包括中間、左間、右間的來源, 以及從外部觀點來遮蓋國家的國際媒體。 目標不是要找到一個「不偏倚」的來源( 這種東西不存在), 而是在多處角度中三角化, 達成你自己的明达合成。 [[FLT: 0]] 所有Sides提供邊緣的報導比對[[FLT: 1]], 讓這個三角比對更簡單。

答: 知情公民的持续性责任

民主制中,公共言論的質量取决于公民所能得到的信息的質量。 偏见不受控制,選民會以不完全或扭曲的現實為決定。 媒體通識普及後,公众會更加抗拒宣傳,更加了解證據,更有能力追究權力。

理解媒體的偏見與嘲弄或不信任無關,而關乎權力。 學會辨別選擇偏見、設計、裝載語言、以及新聞決定背后的經濟動因, 你控制了你的資訊環境,而不是被它控制。 你成為了新聞周期的积极参与者,而不是被动的消费者。

指南中描述的工具—— 系統源评估、平面讀取、對算法的知識、以及對自己偏見的诚实自我反省—— 是实用的, 也是立即适用的。 開始小: 選取一篇文章, 經過五Ws框架, 并比較三處的覆盖范围。 隨著時間推移, 這些習慣變成了第二種性。 通訊公民不是目的; 是一种日常的習慣。 在信息超载和合成內容的年代, 这种做法從來就沒有比這更重要過。